Modelos do TensorFlow.js
Explore pre-trained models to add computer vision, natural language processing (NLP), and other common ML tasks to your web and browser-based applications.
Vision
Analyze features in images and videos. Unlock new real-time experiences in the browser.
Classificar imagens com rótulos do banco de dados da ImageNet (MobileNet).
Localize e identifique diversos objetos em uma única imagem (Coco SSD).
Body
Detect key points and poses on the face, hands, and body with models from MediaPipe and beyond, optimized for JavaScript and Node.js.
Detecte rostos em imagens usando uma arquitetura Single Shot Detector com um codificador personalizado (Blazeface).
Previsão de 486 pontos de referência em 3D no rosto para inferência da geometria aproximada da superfície dos rostos humanos.
Uma API unificada de detecção de poses para o uso de um dos três modelos que ajudam a detectar poses atípicas e movimentos corporais rápidos com desempenho em tempo real.
Modelo de detecção de palmas e rastreamento de dedos de mão de esqueleto. Previsão de 21 pontos principais em 3D em cada mão detectada.
Estimate a depth map for a single portrait image of a human.
Text
Enable NLP in your web app using the power of BERT and other Transformer encoder architectures.
Responda a perguntas com base no conteúdo de um trecho de texto usando BERT.
Classifique o impacto percebido de um comentário sobre uma conversa de "Muito tóxico" a "Muito saudável" (Toxicity).
Codifique texto em embeddings para tarefas de PLN, como classificação de sentimento e similaridade textual (Universal Sentence Encoder).
Audio
Classify audio to detect sounds and trigger an action in your web app.
Classificar trechos de áudio de um segundo em um conjunto de comandos de voz (speech-commands).
General
Find more TensorFlow.js models that can be used out of the box.
Utilitário para criar um classificador com o algoritmo K-Nearest-Neighbors. Pode ser usado para aprendizado por transferência.